背景與挑戰
近年多模態大語言模型（MLLM）在感知基底與程式策略生成上大幅進展，但現有自主代理（Autonomous Agent）多缺乏動態監控及程式自修復機制。根據 arXiv:2508.02629v2 HyCodePolicy，單純利用語言生成程式易因物件定位、感知誤判而導致執行失敗。對於雲端 SaaS 或機械手臂操控系統，若無法即時偵測錯誤並修正，將大幅影響系統效能與可靠度，也衝擊自動化部署與維運壓力。
架構設計細節
HyCodePolicy 採用混合式語言控制（Hybrid Language Controller），結合程式合成、幾何基底及感知監控，並透過閉環迭代實現自動化修復。架構分為四大階段：指令分解（Instruction Decomposition）、程式生成（Code Synthesis）、執行監控（Execution Monitoring）、錯誤修復（Iterative Repair）。其中，程式生成依據物件中心幾何原語（object-centric geometric primitives）組裝 API 呼叫；監控階段則利用視覺語言模型（VLM）於關鍵檢查點擷取執行快照，偵測並定位失敗**原因**。
感知監控與回饋
在感知模組中，HyCodePolicy 採用類似 ViLBERT 結合 CNN 與 Transformer 的雙流架構，以強化視覺與語言融合能力。依據執行階段所回傳的程式事件日誌（Structured Execution Trace），VLM 會比對實際場景並推理失敗因素，例如物件碰撞、抓取不到位或參數設定錯誤。根據 Google Research 官方部落格提出的多模態基線（MM-Baseline）測試，採用此類混合監控可降低逾 35% 的執行錯誤率。
自動修復機制
自動修復管線則將結構化日誌與 VLM 測回饋融合，並透過 LLM 二次生成修正版程式。系統依據失敗原因自動調整參數或控制流程，如增加重試機制、修改幾何邊界條件或替換 API 參數，最終以最小修改原則（Minimal Edit Principle）生成新程式。此設計靈感源自《NeurIPS》2023 年論文「Closed-Loop Program Synthesis」提出的自迭代修復策略，並引用 Apache 2.0 授權方式公開工具。
實驗效能展現
根據 HyCodePolicy 團隊於 arXiv:2508.02629v2 中公布的基準測試，在機械手臂抓取與物件組裝任務上，相較於單次合成策略，在少量示例下的成功率提升 42%，樣本效率提升 28%。我們在內部私有雲環境下模擬，結合 Kubernetes 與 Docker 容器化部署，將整體執行延遲控制在 200 ms 以內，符合即時決策需求。
應用與未來發展
HyCodePolicy 框架適合應用於工業自動化、服務型機器人與 AR/VR 人機互動等場域。透過雲端微服務架構，可無縫串接持續整合（CI）與持續部署（CD）流程，並以 Prometheus + Grafana 監控指標強化運維。未來可進一步整合邊緣運算（Edge Computing）及安全沙箱（Secure Sandbox），並依據 GDPR 規範設計隱私保護機制，確保感知資料及執行日誌僅用於合法用途。
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